El trabajo propuesto se centra en la cuantificación simultánea de 14 compuestos de la planta medicinal Achillea millefolium mediante espectroscopia del infrarrojo cercano (NIR). El modelo de regresión de los modelos de un solo compuesto (SCM) y el modelo multicompuesto (MCM) se crearon mediante regresión parcial por mínimos cuadrados (PLSR). Además, estos modelos se calibraron mediante espectroscopia de masas por cromatografía de gases (GC-MS). Los resultados mostraron que los errores estándar de predicción (SEP) promediados para los SCM y MCM fueron de 0,49 y 0,62, respectivamente, y la mayoría de los 14 compuestos estaban significativamente correlacionados. 43 correlaciones fueron significativas en el nivel 0,01 (47,25% del total), y 11 correlaciones fueron significativas en el nivel 0,05 (12,09% del total). Los tres primeros componentes principales (CP) del análisis de componentes principales (ACP) pueden explicar más del 78% de la varianza total. Según la matriz de componentes y la tabla de comunalidad, el ácido octadecanoico tiene la mayor influencia en el PC 1 (extracción al cuadrado = 46,72%), cuya extracción fue de 0,932. La comunalidad del neofitadieno, el ácido Z,Z,Z-9,12,15-octadecatrienoico y el ácido oleico también resultó ser grande, cuyas extracciones fueron de 0,955, 0,937 y 0,859, respectivamente. Estos resultados indican que si un compuesto muestra una relación lineal con la señal de absorbancia NIR (SCM) también puede crearse un MCM debido a las estrechas interrelaciones de estos compuestos. En este contexto, el presente trabajo pone de relieve una técnica de preparación de muestras adecuada para realizar análisis NIR de material vegetal en bruto para beneficiarse de calibraciones robustas y precisas. En resumen, este enfoque espectroscópico NIR ofrece una técnica analítica de alto rendimiento precisa, rápida y rentable para realizar análisis cuantitativos simultáneos y no invasivos de materias primas vegetales.
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